El prompt es fundamental para obtener respuestas más acertadas de los modelos modelos LLM como ChatGPT, Perplexity o Claude.
Obtener una buena respuesta puede convertirse en una tarea que consume tiempo al intentar con varios prompts hasta obtener una respuesta satisfactoria.
En este post te compartimos el prompt que utilizamos cuando se requiere de una respuesta detallada, en algunos casos extensa, y principalmente sin errores o “alucinaciones”.
Estructura de pensamiento
En general, la clave del prompt está en función de la estructura y la manera en como guiamos las respuestas. Una buena práctica es empezar de lo general a lo particular.
Los GPT tienen un número de caracteres máximo que pueden dar como respuesta. Esto delimita la extensión y detalle, lo que ocasiona que obtengamos resultados breves, muy generales o con errores.
Cuando se necesitan hacer preguntas sobre temas complejos o extensos una estrategia para abordarlos es empezando con preguntas generales al respecto, y gradualmente preguntar específicamente sobre un subtema o punto específico de la respuesta.
Ejemplo:
- Primer prompt: “Explica de forma sencilla que es un estado de resultados”
- Segundo prompt: “Dame un ejemplo de un estado de resultados completo”
- Tercer prompt: “Crea un formato de una tabla para un estado de resultados en Excel”
Un prompt para casi todo
Si bien, existen muchas maneras de escribir un prompt, en general recomendamos nuestra estructura por varias razones, la primera es que es sumamente detallada, es específica y flexible para usar en casi cualquier contexto.
Permite al usuario personalizar el prompt según el tema o necesidad del momento y le proporciona a la IA mayor contexto sobre el tema que necesitamos saber.
Prompt base
ROL: Define la perspectiva o expertise del modelo
OBJETIVO: Describe claramente la tarea o resultado deseado.
CONTEXTO: Proporciona información de fondo relevante para la tarea.
PUNTOS CLAVE: Especifica requisitos, condiciones o limitaciones para la respuesta (ej. formato de lista, tono casual, información reciente)
FORMATO DE SALIDA: Especifica cómo se debe presentar la respuesta
EJEMPLO: Proporciona muestras para tareas complejas o estilos específicos
VERIFICACIÓN: Establece condiciones que el modelo debe cumplir antes de responder
PRIORIDAD: Indica la importancia relativa de los puntos clave
LONGITUD/COMPLEJIDAD: Define la extensión o nivel de detalle deseado
FEEDBACK: Solicita al modelo que explique su razonamiento o pida aclaraciones
Ejemplo
ROL: Eres director de finanzas en una empresa de retail
OBJETIVO: Crear un estado de resultados para una empresa retail.
CONTEXTO: Necesito un estado de resultados para los accionistas.
PUNTOS CLAVE: La empresa vende por internet, y en tiendas físicas.
FORMATO DE SALIDA: Simulación de una tabla en Excel.
EJEMPLO: Sigue el formato estándar para un estado de resultados.
VERIFICACIÓN: Asegúrate que siga estándares internacionales y buenas prácticas.
PRIORIDAD: Enfocado en una empresa retail, utiliza números ficticios.
LONGITUD/COMPLEJIDAD: Debe ser fácil de entender.
FEEDBACK: Cita tus fuentes.
El modelo también tiene impacto en la respuesta
Aunque estas recomendaciones son aplicables a cualquier modelo o versión de GPT, cuando se trata de temas complejos o extensos las versiones de razonamiento o investigación profunda como “deep research” suelen brindar respuestas más completas, en estos casos se puede obtener mayor ventaja de estos modelos con un prompt detallado.
Ventajas del prompt
- Te permite ahorrar tiempo al brindar mayor contexto de forma estructurada desde la primera pregunta.
- Es flexible, se puede adaptar a casi cualquier tema, búsqueda o modelo, no obstante, se recomienda cuando se usa “deep research”.
- Se pueden obtener respuestas más precisas y completas desde el primer intento, lo que permite profundizar aún más en subtemas o puntos de interés.
Conclusión
En conclusión, los prompts bien diseñados son la clave para aprovechar al máximo el potencial de los modelos de lenguaje como ChatGPT, Perplexity o Claude. Una estructura detallada y estratégica no solo garantiza respuestas más precisas y relevantes, sino que también optimiza el tiempo y los recursos, especialmente en contextos empresariales. Al aplicar la metodología presentada en este artículo, las empresas mexicanas pueden automatizar tareas clave, mejorar la calidad de sus análisis y tomar decisiones más informadas basadas en datos. Invita a tu equipo a experimentar con estos prompts y descubre cómo la inteligencia artificial puede convertirse en un aliado estratégico para el crecimiento de tu negocio.